1. 아티클 선정
2. 아티클 요약 및 주요 내용
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요약
제조업에서의 데이터가 복잡해짐에 따라 데이터 분석의 수요가 급증하고 있다. IT 제조실행시스템인 Manufacturing Execution System(MES)에 대한 설명과 함께 데이터 분석에서의 주의 사항에 대해 소개한다.
MES의 11가지 기능 중 핵심 기능 4가지는 다음과 같다.
1) 작업 스케줄링
: 생산을 위해 자원 투입의 시기를 결정하는 스케줄링 과정으로, 육하원칙에 기반을 두고 있다. 디양한 마스터 정보를 결합해 생산 지시를 만드는 MES의 코어이자 전부라고 할 수 있다.2) 제품 추적성
: 생산 과정에 투여된 자원들은 결과적을 완제품이 되는데, 제품 추적성을 구현하게 되면 자원<->완제품의 전개 과정을 추척 혹은 역추적할 수 있다. 또한 원가계산의 충분조건이기도 하다.
ERP와 같은 관리 시스템은 MES가 추적한 자원 정보를 참고하는데, 회계 관련 마스터 정보는 갖고 있지 않다. 따라서 완제품이 만들어지면 정보를 ERP에 보고한다.3) 품질 관리
: 품질검사항목마스터(합격기준값인 최소값과 최대값을 공정별, 품목별로 관리), 품질검사이력(픔질검사작업을 실시한 이력)으로 나눈다.
SPC는 MES의 하위 시스템으로, 품질 관리 전문 시스템이다. SPC의 계산값은 미리 저장된 것이 아닌 조회 시 생산 이력 데이터에 접근하여 계산한 그때의 값이다. 즉, 데이터를 얻으려면 시스템에 직접 접속하는 것이 낫다.4) 공정 라우팅
: 생산 라인들은 대게 모듈화를 지향하는데, MES 상에서는 공정 라우팅 마스터를 조정하는 식으로 이를 수행한다. 라우팅은 공장 자동화의 필수 마스터 정보로서, 공정과 공정의 네트워크를 품목별로 관리할 수 있게 한다.제조업 분야에서 데이터 분석 의뢰의 대부분을 차지하는 것이 품질 데이터인만큼, MES에서 다루는 품질 데이터의 종류와 특징에 대해서는 간단히만 알아보기로 한다.
1) 검사 항목 마스터: 검사의 종류를 관리. 여기서는 검사항목(대부분 설비 혹은 공정의 속성으로 관리)과 관련된 설비나 공정들에 대한 정보를 잘 봐야 한다.
2) 설비 정보 마스터: 실제 하드웨어 부분. 최근의 검사 설비는 최종 공정 외에도 공정 중간에 배치되는 경우도 많기 때문에, 공정 라우팅 정보를 참고해 미리 구조를 파악하는 것이 좋다.
3) 검사 결과 이력: 품질 관점에서 분석할 대상. 마스터 정보를 참고해 검사 이력이 기준 요건을 충족하는지, 어떤 공정에서 처리된 것인지 파악한다.제조업에서의 데이터 분석을 위해 꼭 필요한 시스템이지만, 무조건 신뢰하기에는 허점이 존재한다. 데이터 분석 기법의 적용으로 패턴을 분석하고 인사이트를 얻는 분석 모델링을 방해하는 MES의 3가지 특성은 다음과 같다.
1) 데이터의 가공성
: MES는 디지털로 생산공정을 추상화한 것으로 실제와 완전히 같지 않다. 따라서 가공의 필요성이 대두되는데, 시스템이 이를 따라가지 못할 수 있다. 현재 관리 중인 데이터를 가공할 경우에는 최적화나 품질 강화 목적으로 기준값을 자주 수정할 수 있다. 다른 경우에는 단순히 쉽고 간편하다는 이유로 데이터를 마음대로 가공하게 되면 데이터의 오염이 발생한다. 이는 데이터 분석 기법의 사용에 있어 치명적인 결과 오류를 야기할 수 있다.2) 데이터 저장 시간의 의미
: 설비에서 올라온 데이터의 저장 일시는 데이터가 데이터베이스에 저장된 일시이다. 액션이 일어난 시간이 아니라는 점을 아는 것이 중요하다. 만약 분석 단위가 초 단위로 섬세해야 하는 경우에는 MES가 실질적인 수집일시 정보를 관리하고 있는지 조사해야 한다.3) 시간 동기화의 전제
: 각 설비와 서비스들 사이 시간이 동기화가 되어있어야만 데이터가 의미가 있다는 사실이 매우 중요하다. -
주요 포인트
MES는 제조업에서 데이터 분석을 지원하지만, 데이터의 가공성, 저장 시간의 의미, 시간 동기화 문제 등으로 인해 분석 시 주의가 필요하다.
3. 핵심 개념 및 용어 정리
- 핵심 개념
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MES의 핵심 기능 4가지
- 작업 스케줄링: 생산 자원 투입 시기 결정 및 생산 지시 생성.
- 제품 추적성: 자원과 완제품의 관계 추적 및 ERP 보고.
- 품질 관리: 품질 검사 항목과 이력을 관리하며, SPC를 활용한 통계적 공정 관리.
- 공정 라우팅: 생산 라인의 네트워크 관리 및 공정 자동화 지원.
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품질 데이터 분석의 주요 요소
- 검사 항목 마스터: 검사 종류와 관련 공정 정보 관리.
- 설비 정보 마스터: 검사 설비의 위치 및 공정 배치 정보.
- 검사 결과 이력: 품질 검사 결과의 기준 충족 여부 분석.
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MES의 데이터 분석 시 주의 사항
- 데이터의 가공성: 과도한 데이터 가공으로 인한 오염 위험.
- 데이터 저장 시간: 저장 시간과 실제 발생 시간의 차이를 인식해야 함.
- 시간 동기화: 설비 간 시간이 동기화되지 않으면 데이터 분석의 신뢰도 저하.
- 용어 정리
1. MES(Manufacturing Execution System): 제조 현장에서 생산 공정을 실시간으로 관리하고 최적화하기 위한 시스템. 자재, 작업 순서, 생산 계획 등을 추적 및 제어하여 생산성과 품질을 향상시키는 데 사용됨.
2. 공정 라우팅: 생산 공정에서 제품이 이동해야 하는 작업 흐름을 정의한 것. 어떤 작업장에서 어떤 순서로 작업이 이루어질지 나타내며, 생산 계획 및 스케줄링의 중요한 요소임.
3. ERP(Enterprise Resource Planning): 기업의 자원(인력, 자재, 자금 등)을 효율적으로 관리하기 위한 통합 시스템. 회계, 생산, 물류, 인사 등 다양한 비즈니스 프로세스를 지원함.
4. 마스터: 데이터 관리나 소프트웨어 설계에서 중심이 되는 주요 데이터 세트를 의미함. 예를 들어, 제품 마스터 데이터는 제품의 고유 정보(코드, 명칭, 사양 등)를 포함함.
5. SPC(Statistical Process Control): 생산 공정의 품질을 유지하거나 개선하기 위해 통계적 기법을 사용하는 품질 관리 방법. 공정 변동을 모니터링하여 이상 여부를 감지하고, 문제 발생 시 조치를 취할 수 있음.
6. 모듈화: 시스템이나 설계에서 특정 기능을 수행하는 독립된 구성 요소(모듈)로 분리하는 과정. 유지보수와 확장성을 높이고, 복잡도를 줄이는 데 도움을 줌.
7. 분석 모델링: 데이터를 기반으로 특정 문제를 설명하거나 예측하기 위해 수학적 또는 통계적 모델을 생성하는 과정. 제조업에서는 품질 예측, 공정 최적화 등에 활용됨.
8. 케이스 코드: 특정 상황이나 조건을 처리하기 위해 작성된 코드. 종종 특정 사례(case)에 따라 동작하는 로직을 구현하는 데 사용됨.
9. 하드 코드: 코드 내에 값이나 로직을 고정적으로 삽입하는 방식. 유지보수와 변경이 어려워질 수 있으며, 유연성이 떨어짐.
10. LLaMA(Large Language Model Meta AI): 대규모 언어 모델을 학습하고 사용하는 과정. 텍스트 데이터를 기반으로 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하며, 예측, 생성, 번역 등 다양한 언어 작업을 지원함.
11. 미들웨어(Middleware): 서로 다른 애플리케이션, 데이터베이스, 하드웨어 시스템 간의 상호작용을 중개하는 소프트웨어. 예를 들어, ERP 시스템과 MES 시스템 간 데이터 통신을 담당할 수 있음.
